Vědci vyvinuli nové nástroje a materiály s pomocí umělé inteligence s neobvyklými vlastnostmi

Cyklistické helmy, které pohlcují energii nárazu, běžecké boty, které vám dodají extra energii při každém kroku, nebo implantáty, které se chovají stejně jako přírodní kost. Takové aplikace umožňují metamateriály. Jejich vnitřní struktura je výsledkem pečlivého procesu návrhu, po němž 3D tiskárny vyrábějí struktury s optimalizovanými vlastnostmi.

Výzkumníci pod vedením Dennise Kochmanna, profesora mechaniky a materiálů na ETH v Curychu, vyvinuli nové nástroje s pomocí umělé inteligence, které obcházejí časově náročný a na intuici založený proces návrhu metamateriálů. Místo toho rychle a automatizovaně předpovídají metamateriály s mimořádnými vlastnostmi.

Kochmannův tým patří k průkopníkům v navrhování malých buněčných struktur pro vytváření metamateriálů se specifickými nebo extrémními vlastnostmi. Navrhují například metamateriály, které se chovají jako tekutiny: těžko se stlačují, ale snadno se deformují. Nebo metamateriály, které se při stlačení v určitém směru smršťují ve všech směrech.

Možnosti designu se zdají být nekonečné. Plný potenciál metamateriálů však ještě zdaleka není využit, protože proces navrhování je založen na zkušenostech a zahrnuje pokusy a omyly. Navíc malé změny ve struktuře mohou vést k obrovským změnám vlastností.

Artificial intelligence for safer bike helmets and better shoe soles @ETH_en @NatMachIntell @NatureComms https://t.co/t6n1l6ZNrW https://t.co/iFTbNolxf3

— TechXplore (@TechXplore_com) December 12, 2023

V nedávném průlomovém výzkumu se vědcům podařilo pomocí umělé inteligence systematicky zkoumat bohatou konstrukci a mechanické vlastnosti dvou typů metamateriálů. Jejich výpočetní nástroje dokáží předpovědět optimální struktury pro požadované deformační odezvy pouhým stisknutím tlačítka, uvádí portál Techxplore.

Klíčem je využití rozsáhlých souborů dat o deformačním chování reálných struktur k trénování modelu AI, který nejen reprodukuje data, ale také generuje a optimalizuje nové struktury. Umělá inteligence se učí z velkého souboru konstrukčních parametrů základní vlastnosti konstrukce a to, jak vedou ke konkrétním vlastnostem.

Tyto znalosti pak využívá k vygenerování metamateriálového projektu, kdykoli výzkumníci zadají jeho požadované vlastnosti a požadavky.

Model umělé inteligence dokáže jít dokonce nad rámec toho, k čemu byl vycvičen, a předpovídat struktury, které jsou mnohem lepší než cokoli, co bylo kdykoli předtím vytvořeno.

Výzkumníci zpřístupnili své nástroje umělé inteligence komunitě zabývající se metamateriály. Nástroje otevírají nové cesty pro vývoj ochranných pomůcek, jako jsou cyklistické přilby, a pro další aplikace metamateriálů od lékařského inženýrství až po měkkou robotiku. Dokonce i podrážky bot mohou být vyrobeny tak, aby lépe pohlcovaly nárazy při běhu nebo poskytovaly dopředný impuls při sešlápnutí.

zdroj: Techxplore